如何将逆高斯分布拟合到我的数据中，最好使用 fitdist {fitdistrplus}答案

【问题标题】：How to fit an inverse guassian distribution to my data, preferably using fitdist {fitdistrplus}如何将逆高斯分布拟合到我的数据中，最好使用 fitdist {fitdistrplus}
【发布时间】：2019-12-28 06:57:03
【问题描述】：

我正在尝试使用 GLMM 分析一些反应时间数据。找到最适合我的数据的分布。我将 fitdist() 用于伽马和对数正态分布。结果表明对数正态更适合我的数据。然而，最近我读到逆高斯分布可能更适合反应时间数据。

我使用 nigFitStart 来获取起始值：

    library(GeneralizedHyperbolic)
    invstrt <- nigFitStart(RTtotal, startValues = "FN")

这给了我这个：

    $paramStart
       mu         delta         alpha          beta 
    775.953984862 314.662306398   0.007477984  -0.004930604

所以我尝试使用 fitdist 的启动参数：

    require(fitdistrplus)

    fitinvgauss <- fitdist(RTtotal, "invgauss", start = list(mu=776, delta=314, alpha=0.007, beta=-0.05))

但我收到以下错误：

    Error in checkparamlist(arg_startfix$start.arg, arg_startfix$fix.arg,  : 
    'start' must specify names which are arguments to 'distr'.

我也使用了 ig_fit{goft} 得到了以下结果：

    Inverse Gaussian MLE 
    mu                   775.954
    lambda              5279.089

所以，这次我在 fitdist 中使用这两个参数作为 start 参数，仍然得到完全相同的错误：

    > fitinvgauss <- fitdist(RTtotal, "invgauss", start = list(mu=776, lambda=5279))
    Error in checkparamlist(arg_startfix$start.arg, arg_startfix$fix.arg,  : 
     'start' must specify names which are arguments to 'distr'.

有人提到将参数名称从 mu 和 lambda 更改为 mean 和 shape 已经解决了他们的问题，但我尝试过，仍然遇到同样的错误。

知道如何解决这个问题吗？或者您能否建议一种将逆高斯拟合到我的数据的替代方法？

谢谢

    dput(RTtotal)
    c(594.96, 659.5, 706.14, 620.92, 811.05, 420.63, 457.08, 585.53, 
    488.59, 484.87, 496.72, 769.01, 458.92, 521.76, 889.08, 514.11, 
    553.09, 564.68, 1057.19, 437.79, 660.33, 639.58, 643.45, 419.47, 
    469.16, 457.78, 530.58, 538.73, 557.17, 1140.09, 560.03, 543.18, 
    1093.29, 607.59, 430.2, 712.06, 716.6, 566.69, 989.71, 449.96, 
    653.22, 556.52, 654.8, 472.54, 600.26, 548.36, 597.51, 471.97, 
    596.72, 600.29, 706.77, 511.6, 475.89, 599.13, 570.12, 767.57, 
    402.68, 601.56, 610.02, 891.95, 483.22, 588.78, 505.95, 554.15, 
    445.54, 489.02, 678.13, 532.06, 652.61, 654.79, 535.08, 1215.66, 
    633.6, 645.92, 454.37, 535.81, 508.97, 690.78, 685.97, 703.04, 
    731.99, 592.75, 662.03, 1400.33, 599.73, 1021.34, 1232.35, 855.1, 
    780.32, 554.4, 1965.77, 841.89, 1262.76, 721.62, 788.95, 1104.24, 
    1237.4, 1193.04, 513.91, 474.74, 380.56, 570.63, 700.96, 380.89, 
    481.96, 723.63, 835.22, 781.1, 468.76, 555.1, 522.22, 944.29, 
    541.06, 559.18, 738.68, 880.58, 500.14, 1856.97, 1001.59, 703.7, 
    1022.35, 1813.35, 1128.73, 864.75, 1166.77, 1220.4, 776.56, 2073.72, 
    1223.88, 617, 1387.71, 595.57, 1506.13, 678.41, 1797.87, 2111.04, 
    1116.61, 1038.6, 894.25, 778.51, 908.51, 1346.69, 989.09, 1334.17, 
    877.31, 649.31, 978.22, 1276.84, 1001.58, 1049.66, 1131.83, 700.8, 
    1267.21, 693.52, 1182.3)

【问题讨论】：

fitinvgauss <- fitdist(RTtotal, "invgauss", start = list(mu=776, delta=314, delta=0.007, beta=-0.05)) 你通过了两次delta 而没有通过alpha。这是您的代码中的错误，还是只是问题中的拼写错误？
我们没有RTtotal，我在基本包或您加载的包中看不到任何名为“invgauss”的发行版。投票结束是不可重现的错误。请阅读How to Ask。
@mikeck 抱歉，这里打错了。
@42- 我添加了一个产生相同错误的 RTtotal 样本。只要我们提供起始参数，库 fitdistrplus 中的 fitdist() 也应该能够使用逆高斯，或者这就是我从它的帮助中得到的。
是的，fitdist 可以使用逆高斯，但您需要给它一个正确的名称。我的意思是我找不到任何可能使用该名称的函数。相反，我发现 `inverse.gaussian" 和 "gig" 作为可能的名称。也许这个问题应该作为一个错字而结束？

标签： r fitdistrplus

【解决方案1】：

所以我猜你没有告诉我们你还加载了statmod-package（或者可能是其他一些带有'invgauss'-family的包，包括dinvgauss函数）。您应该能够通过阅读该功能的帮助页面的第一行来判断 dinvgauss 来自哪个软件包，因此在安装该软件包并阅读 ?dinvgauss 的帮助页面（应该总是这样做）之后：

fitinvgauss <- fitdist(RTtotal, "invgauss", 
                                 start = list(mean=776, dispersion=314, shape=1))
fitinvgauss
# --------------
Fitting of the distribution ' invgauss ' by maximum likelihood 
Parameters:
             estimate Std. Error
mean         779.2535         NA
dispersion -1007.5490         NA
shape       4972.5745         NA

我所做的只是阅读错误消息，然后阅读帮助页面并为该函数的参数使用正确的名称。（然后玩弄一下，让参数起始值进入可行的取值范围。）

【讨论】：

感谢您的帮助！（我没有安装 statmod 包，在您询问之前我不知道包含 dinvgauss 函数的 rmutil 包已加载到我的系统上。）